Slide 1

Slide 1 text

人事データを“話せる”状態へ @ponponmikankan 2026/5/13 Snowflake Tech Meat Up Snowflake Cortex Agent で実現する対話型HR 分析

Slide 2

Slide 2 text

@ponponmikankan 普段は人事でデータ活用やってます Snowflake Rookies Camp運営(今週から) 完全趣味で「なんでもCopilot」という Microsoft系Copilotなら何でも扱う 社外コミュニティを運営しています

Slide 3

Slide 3 text

ハンドメイド資料で お届けします

Slide 4

Slide 4 text

みなさんの会社の 人事データは?

Slide 5

Slide 5 text

マジでイケてない

Slide 6

Slide 6 text

サ イ ロ 化 し て 全 体 像 を 把 握 し に く い /Excel や CSV、システムなどバラバラでいろんな粒度のデ ータを持ってる/構造化データを理解してる人が少 ない/データの持ち方がバラバラ/定義がバラバラ/ 継続性を追えない/基準があいまい/秘密情報すぎ て人事の中でも共有されづらい/人事内なのにデー タをもらうのにお伺いが必要/大企業だと部門にも 人事がありデータが分散/一部のExcel職人が頑張 って作ったデータに頼り切り/ボードメンバーから いきなりの質問にあわあわ/ガチ分析するにはデー

Slide 7

Slide 7 text

人事データを 持つから へ “話せる” “話せる”

Slide 8

Slide 8 text

人事データを 持つから へ “話せる” “話せる” 経営・人事・現場・ グループ会社含めて 同じ前提で会話が できる状態へ

Slide 9

Slide 9 text

・全社Snowflake基盤に相乗り ・大規模な全社向け  ダッシュボードのデータ作成用途 ・これから伸びしろと期待しかない 現在の基盤 基盤

Slide 10

Slide 10 text

今年度は を整える “話せる前提” “話せる前提”

Slide 11

Slide 11 text

サ イ ロ 化 し て 全 体 像 を 把 握 し に く い /Excel や CSV、システムなどバラバラでいろんな粒度のデ ータを持ってる/構造化データを理解してる人が少 ない/データの持ち方がバラバラ/定義がバラバラ/ 継続性を追えない/基準があいまい/秘密情報すぎ て人事の中でも共有されづらい/人事内なのにデー タをもらうのにお伺いが必要/大企業だと部門にも 人事がありデータが分散/一部のExcel職人が頑張 って作ったデータに頼り切り/ボードメンバーから いきなりの質問にあわあわ/ガチ分析するにはデー

Slide 12

Slide 12 text

No content

Slide 13

Slide 13 text

・各自が持っていた データの民主化 ・人事データの全体像の 把握 データカタログ 02 ・誰が、どこまで、 何をみていいか ・人事データの セキュリティレベルと ロール設計を合わせる 権限マップ 01 ・データの継続性や分析 ができる状態へデータを 改善 データが発生する 業務の改善 03 Cortexに聞く前に 人事として活用の前提を整える

Slide 14

Slide 14 text

No content

Slide 15

Slide 15 text

ここからは 夢の世界 夢の世界

Slide 16

Slide 16 text

Snowflakeとの Snowflakeとの 対話分析 対話分析

Slide 17

Slide 17 text

デモを デモを やっていきます! やっていきます!

Slide 18

Slide 18 text

種類 件数 架空社員マスター 1,800名 月次勤怠サマリ 27,794行 月次エンゲージメント 27,794行 退職履歴 130行 サーベイ自由記述 700件 退職面談メモ要約 130件 架空の大企業の人事データを準備

Slide 19

Slide 19 text

Snowflakeとの 対話分析 同じ人事の中でも 見れるデータと見れないデータがある

Slide 20

Slide 20 text

ロール 登場人物 役割 データ参照権限 ROLE_CHRO CHRO / 人事最高責任者 全社の人事KPI、離職リス ク、社員の声、退職理由を見 る すべて参照 ROLE_HR_PLANNING 人事企画部門 全社人事施策、制度設計、全 社傾向分析 すべて参照 ROLE_HRBP_SALES 法人営業本部担当HRBP 部門人事、配下のデータを分 析する 法人営業本部のみ ROLE_HRBP_ENGINEERING プロダクト開発本部担当 HRBP 部門人事、配下のデータを分 析する プロダクト開発本部のみ ROLE_HRBP_CS カスタマーサクセス本部担当 HRBP 部門人事、配下のデータを分 析する カスタマーサクセス本部のみ ROLE_HRBP_CORPORATE コーポレート本部担当HRBP 部門人事、配下のデータを分 析する コーポレート本部のみ ROLE_HRBP_DIGITAL デジタル事業本部担当HRBP 部門人事、配下のデータを分 析する デジタル事業本部のみ 架空の大企業の人事データを準備

Slide 21

Slide 21 text

No content

Slide 22

Slide 22 text

Snowflakeとの 対話分析 ロールと行レベルアクセスで 閲覧範囲制御

Slide 23

Slide 23 text

DEMO ロールと行レベルアクセスで閲覧範囲制御

Slide 24

Slide 24 text

Snowflakeとの 対話分析 初見でもDBの内容がわかる

Slide 25

Slide 25 text

DEMO 初見でもDBの内容がわかる

Slide 26

Slide 26 text

Snowflakeとの 対話分析 Streamlitアプリで CHROが全社KPIを見る

Slide 27

Slide 27 text

DEMO CHROが全社KPIを見る

Slide 28

Slide 28 text

DEMO CHROがグラフを追加する

Slide 29

Slide 29 text

Snowflakeとの 対話分析 Streamlitアプリで 部門人事が配下のKPIを見る

Slide 30

Slide 30 text

DEMO 部門人事が配下のKPIを見る

Slide 31

Slide 31 text

Snowflakeとの 対話分析 Cortex Agentの結果から Wordで報告書作成

Slide 32

Slide 32 text

Getting Started with The Microsoft Teams and M365 Copilot Cortex App

Slide 33

Slide 33 text

DEMO Cortex Agentの結果から報告書作成

Slide 34

Slide 34 text

Snowflakeとの 対話分析 Cortex Agentの結果を 既存のPowerPointに追記

Slide 35

Slide 35 text

DEMO プレゼン資料に追記

Slide 36

Slide 36 text

Snowflakeとの 対話分析 ちょっと確認したいときに スマホからも確認可能

Slide 37

Slide 37 text

DEMO スマホからも確認可能

Slide 38

Slide 38 text

・・・ 結構夢ありますよね? 結構夢ありますよね?

Slide 39

Slide 39 text

実は私… SQL一行も書けません Snowflakeもまだ初学者 実は…深夜1時半から構想~データ準備~実装~収録~資料作成…

Slide 40

Slide 40 text

より創造的な仕事に 取り組める ストレスの軽減 自信をもって仕事に 取り組める 言語の壁を越えて 情報収集ができる 自分でできることが 増える 今すぐ作業に 取り組める AIによる副次的な効果

Slide 41

Slide 41 text

AIの力を借りながら AIの力を借りながら 人事データと対話して 人事データと対話して 意思決定ができる世界へ 意思決定ができる世界へ

Slide 42

Slide 42 text

ご清聴ありがとうございました